基于小波分析的MATLAB信号处理与故障诊断系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用小波变换实现信号多尺度分解与重构，支持去噪、边缘检测、特征提取及故障诊断。适用于振动分析、图像处理等场景，提供高效的异常模式识别能力。

详 情 说 明

基于小波分析的信号处理与故障诊断系统

项目介绍

本项目是一个基于小波变换的信号处理与故障诊断系统，专门用于对一维时序信号进行多尺度分析与处理。系统通过小波分解与重构技术，实现信号去噪、边缘检测和特征提取等核心功能，并结合故障诊断算法有效识别信号中的异常模式。该系统特别适用于工业设备振动信号分析、音频信号处理以及图像边缘检测等应用场景，为工程技术人员提供了一套完整的信号处理和故障识别解决方案。

功能特性

• 多尺度信号分解：采用离散小波变换（DWT）对信号进行多分辨率分解，获取不同尺度下的近似系数与细节系数
• 智能信号去噪：支持软阈值和硬阈值两种去噪方法，有效去除噪声同时保留有用信号特征
• 边缘检测与特征提取：基于小波系数突变点检测，实现信号边缘特征识别与提取
• 故障诊断分析：结合能量分布分析和异常模式识别算法，定位信号异常位置并生成诊断报告
• 灵活参数配置：用户可自定义小波基函数（如db4、sym8等）和分解层数以满足不同分析需求
• 多格式数据支持：支持.mat文件和.csv格式的数据输入与结果导出

使用方法

1. 数据准备：准备待分析的一维时序信号数据文件（.mat或.csv格式），确保包含时间戳和对应的振幅值
2. 参数设置：在配置文件中指定小波基函数类型、分解层数、阈值方法等参数
3. 运行分析：执行主程序启动信号处理流程
4. 结果查看：系统将自动生成：

- 小波分解系数可视化图形 - 去噪后重构信号波形图 - 故障特征提取报告（含异常位置、能量分布等指标）

1. 结果导出：处理结果可导出为.mat或.csv格式供进一步分析使用

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理大型数据集）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括信号数据的读取与预处理、小波变换的参数设置与执行、多种去噪算法的实现、信号特征的有效提取与分析、故障诊断模块的调用执行，以及最终结果的可视化展示与数据导出。该文件作为整个系统的控制中枢，协调各功能模块按序运行，确保信号处理流程的完整性与准确性。